Matlab在《數字圖像處理》教學中的應用研究

楊保華 王菁 梁欣

摘要：根據數字圖像處理課程理論與實踐并重的特點，以及Matlab軟件在數字圖像處理領域的優勢，提出應用Matlab進行仿真實踐的教學方法，通過解決混泥土路面裂縫檢測的現實問題介紹了圖像增強、圖像濾波以及圖像分割方法的實際應用，并對比了不同算法的效果。仿真表明Matlab程序簡潔，可以較為容易地實現教學案例，有利于學生理解晦澀難懂的理論和方法，從而激發學生的學習興趣，并提高解決實際問題的能力，促進應用型人才的培養。

關鍵詞：數字圖像處理；Matlab；圖像增強、圖像濾波、圖像分割

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）02-0171-02

一、概述

數字圖像處理課程的教學目標就是通過教學使學生了解和掌握數字圖像處理的基本理論和技術，并能夠進行相關的數字圖像處理和分析，以滿足各種不同領域應用的需求。為了便于學生系統全面地掌握這門專業課程，在教學過程中必須加強理論和實踐的融合，讓學生在掌握基本理論和經典算法的同時，利用計算機語言進行圖像處理的仿真實驗和應用實踐，由此加深對理論的理解。

Matlab軟件是一款由美國Math Works公司開發的商業數學軟件，可用于數值計算、數據可視化、數據分析、算法開發等場合，其強大的矩陣處理與三維顯示功能，特別適合數字圖像處理的仿真實驗。Matlab提供的圖像處理工具箱（Image Processing Toolbox），是利用Matlab強大的數學計算能力，為用戶提供的參照標準算法和圖形工具，可實現廣泛的圖像處理操作[1]。因此，應用Matlab非常有利于數字圖像處理課程的教學。

本文以處理和分析混泥土路面的裂縫圖像為案例，利用Matlab軟件進行仿真實驗，介紹說明數字圖像處理教學中圖像增強、圖像濾波、圖像分割、圖像邊緣提取的概念及應用，可以讓學生更加清晰地理解相關算法，并掌握相應的圖像處理方法的使用。

二、Matlab在教學中的應用案例

經濟的快速發展促使了大量基礎設施的建造，混凝土這種高強度、高性能的建筑材料已經應用于各種各樣的工程中，但由于種種原因，混凝土結構會產生裂縫，并影響其使用性、耐用性和美觀，因此工程人員定期地會對裂縫進行檢測和量化分析。本文通過數碼相機采集了一幅包含裂縫的混泥土路面的圖像。通過對該圖像的處理分析，來闡述Matlab在教學中的應用。

1.圖像的直方圖均衡化。數碼相機采集的圖像為真彩色圖像，進行裂縫的檢測只需亮度信息而無須考慮色彩信息，因此，首先將采集的真彩色圖像轉換成灰度圖，這一圖像轉換過程稱為圖像的灰度化處理。Matlab圖像處理工具箱中提供了函數rgb2gray，能夠方便地實現圖像的灰度化處理。

圖像采集過程中因光照問題有可能導致圖像辨識度低，此時有必要對圖像進行增強處理。直方圖均衡化對于改善圖像對比度有非常好的效果，其基本思想是根據輸入圖像的灰度概率分布來確定其對應的輸出灰度值，通過擴展圖像的動態范圍達到提升圖像對比度的目的。Matlab圖像處理工具箱中提供了函數histequ進行直方圖均衡化處理和函數imhist計算和顯示圖像的直方圖。圖1為使用Matlab實現灰度化處理的圖像及其直方圖。圖2為直方圖均衡化后的灰度圖像及其直方圖。程序如下：

2.圖像的濾波。圖像采集和傳輸過程中，通常會產生一定噪聲，影響圖像質量，并且對圖像檢測和分析會產生不利影響，因此必須對圖像進行濾波，從而減少或消除噪聲的影響。中值濾波是常用的圖像濾波方法之一，它是一種非線性的信號處理方法，是在含有奇數點滑動窗口內，利用窗口內各點灰度值排序后的中值代替窗口中心點灰度值的方法。進行中值濾波不僅可以去除孤點噪聲，而且可以保持圖像的邊緣特性。Matlab圖像處理工具箱中提供了函數medfilt2用于中值濾波。本文分別選用尺寸為3*3、5*5、7*7的窗口對混泥土路面圖像進行濾波處理，如圖3所示，由圖可見，3*3窗口的濾波效果相對較好。

3.圖像分割。圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。圖像分割較為經典的方法有邊緣檢測方法、閾值分割法和區域分割法。近幾年，數學形態學、小波分析和模糊數學等新的理論也被應用于圖像分割，有效地改善了分割效果[1]。

閾值分割是最經典和流行的圖像分割方法之一，也是最簡單的一種圖像分割方法，這種方法的關鍵在于尋找適當的灰度閾值，通常是根據圖像的灰度直方圖來選取。閾值分割法特別適用于目標和背景處于不同灰度級范圍的圖像。邊緣檢測是檢測圖像特性發生變化的位置，不同的對象灰度不同，邊界處會有明顯的邊緣，利用此特征可以分割圖像。邊緣檢測分割法就是通過檢測出不同區域的邊界來進行分割的。區域分割法主要包括區域生長法和分水嶺分割法，其中區域生長法是一種串行區域分割的圖像分割方法，區域生長的基本思想是將具有相似形質的像素集合起來構成區域，分水嶺算法則是借鑒了形態學理論，是一種較新的基于區域的圖像分割算法。通常，不同的圖像根據各自特征需采用不同的分割算法，才能取得較好的分割結果。本文對混泥土路面裂縫圖像采用區域生長法來進行仿真試驗。區域生長法可借鑒參考文獻中作者開發的名為regiongrow的M函數來完成，分割后的結果見圖4。

由圖可見區域生長法則很好地將圖像中的裂縫從背景中分割出來，分割效果很好，有利于裂縫檢測分析。對已分割出來的圖像進行邊緣檢測，可獲取裂縫的邊緣。Matlab中函數edge可以實現基于不同算子的邊緣檢測，對于本文的裂縫圖像，canny算子檢測出的邊緣連續性更好，見圖5。

三、結論

通過上文實際應用的圖像處理案例可知，Matlab能較容易地實現數字圖像處理課程中涉及的主要方法和技術（如圖像增強、圖像濾波、圖像分割等），因此在數字圖像處理課程中引入Matlab，在進行理論講解的同時，進行仿真演示，可以加深學生對理論的理解。另外，在教學過程中可以引入一些與實際應用相關的問題來提高學生的學習興趣，如給出一些醫學影像、生物圖像以及工業檢測圖像等讓學生進行處理，這樣不但在很大程度上能夠激發學生的學習興趣，而且可以提高學生獨立思考及解決實際問題的能力，教學效果將顯著增強。

參考文獻：

[1]沈曉晶，王艷，趙慧娟.應用型院校數字圖像處理本科教學探索[J].計算機教育，2012，（1）.